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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-02
(45)【発行日】2024-09-10
(54)【発明の名称】サーボモータ装置、制御方法
(51)【国際特許分類】
H02P 29/024 20160101AFI20240903BHJP
B25J 11/00 20060101ALI20240903BHJP
【ＦＩ】
H02P29/024
B25J11/00 Z
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2020126614
(22)【出願日】2020-07-27
(65)【公開番号】P2022023582
(43)【公開日】2022-02-08
【審査請求日】2021-11-11
【審判番号】
【審判請求日】2023-06-01
(73)【特許権者】
【識別番号】000201814
【氏名又は名称】双葉電子工業株式会社
(73)【特許権者】
【識別番号】598163064
【氏名又は名称】学校法人千葉工業大学
(74)【代理人】
【識別番号】110003410
【氏名又は名称】弁理士法人テクノピア国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】工藤 翔太朗
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 康之
(72)【発明者】
【氏名】河野 騰
(72)【発明者】
【氏名】蔵本 凌成
(72)【発明者】
【氏名】村松 秀俊
(72)【発明者】
【氏名】古田 貴之
(72)【発明者】
【氏名】清水 正晴
(72)【発明者】
【氏名】大和 秀彰
【合議体】
【審判長】林 毅
【審判官】脇岡 剛
【審判官】大塚 俊範
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－１９５８６２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－２９１７３８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０２Ｐ２９／０２４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットが備える複数の関節の各々に対応して前記ロボットに設けられる関節ユニットとしてのサーボモータ装置であって、
駆動力を発生させるモータ部と、
前記モータ部の回転を減速して出力する減速機と、
前記モータ部の動作に関する検出情報を取得する検出部と、
前記検出情報を用いて算出したパラメータの時系列における推移に基づいて推定される前記パラメータの推移を示す曲線を生成し、前記生成した曲線に基づい
て自身の寿命予測情報を算出する演算部と、を備える
サーボモータ装置。
【請求項2】
所定数値範囲ごとに設けられた格納領域に前記検出情報が記録されるメモリ部を備え、前記メモリ部には、格納領域のうち前記所定数値範囲に対応する記録領域に前記検出情報が記録される
請求項１に記載のサーボモータ装置。
【請求項3】
前記メモリ部には、前記対応する記録領域に既に記録された値との間で平均化処理が施された前記検出情報が記録される請求項２に記載のサーボモータ装置。
【請求項4】
前記演算部は、前記パラメータとしてトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数、バックラッシ量、エネルギー効率、高周波振動係数、固有振動数、発熱係数、放熱係数、及び前記減速機の最大静止摩擦力の何れかの値を算出する請求項１から請求項３の何れかに記載のサーボモータ装置。
【請求項5】
ロボットが備える複数の関節の各々に対応して前記ロボットに設けられる関節ユニットとしてのサーボモータ装置であって、駆動力を発生させるモータ部と前記モータ部の回転を減速して出力する減速機とを備える前記サーボモータ装置の制御方法であって、
前記モータ部の動作に関する検出情報を取得する処理と、
前記検出情報を用いて算出したパラメータの時系列における推移に基づいて推定される前記パラメータの推移を示す曲線を生成し、前記生成した曲線に基づいて自身の寿命予測情報を算出する処理と、を前記サーボモータ装置が実行する
制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、サーボモータ装置、及びその制御方法の分野に関し、特にサーボモータ装置の寿命予測の分野に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、例えば協働ロボットなどにおいてサーボモータ装置が用いられている。
特許文献１では、協働ロボットの動作の異常を検知すると、異常を検知する前の協働ロボットの動作情報に基づいて故障したサーボモータ装置を特定する技術が開示されている。
特許文献１では、協働ロボットの動作の異常を検知すると、異常を検知する前の協働ロボットの動作情報に基づいて故障したサーボモータ装置を特定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１５－２１７４６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
協働ロボットなどに搭載されたサーボモータ装置は、長期間使用されることで製品寿命を迎え故障してしまう。
サーボモータ装置が故障すると、ユーザは交換用の新しいサーボモータ装置を手配したり、協働ロボットの納入業者にサーボモータ装置の交換作業をしてもらうことになるが、このとき新しいサーボモータ装置を手配してから交換が完了するまでの間、協働ロボットが作業できない時間（ダウンタイム）が生じてしまう。
このようなダウンタイムを短縮するためには、サーボモータ装置が寿命を迎えるまでの期間を予測し、交換準備を進めておく必要がある。
サーボモータ装置が故障すると、ユーザは交換用の新しいサーボモータ装置を手配したり、協働ロボットの納入業者にサーボモータ装置の交換作業をしてもらうことになるが、このとき新しいサーボモータ装置を手配してから交換が完了するまでの間、協働ロボットが作業できない時間（ダウンタイム）が生じてしまう。
このようなダウンタイムを短縮するためには、サーボモータ装置が寿命を迎えるまでの期間を予測し、交換準備を進めておく必要がある。
【0005】
そこで本発明は、サーボモータ装置の寿命を予測することで、サーボモータ装置の交換の際に生じるダウンタイムを短縮させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明に係るサーボモータ装置は、ロボットが備える複数の関節の各々に対応して前記ロボットに設けられる関節ユニットとしてのサーボモータ装置であって、駆動力を発生させるモータ部と、前記モータ部の回転を減速して出力する減速機と、前記モータ部の動作に関する検出情報を取得する検出部と、前記検出情報を用いて算出したパラメータの時系列における推移に基づいて推定される前記パラメータの推移を示す曲線を生成し、前記生成した曲線に基づいて自身の寿命予測情報を算出する演算部と、を備える。
これにより、サーボモータ装置が寿命となる前に、ユーザにサーボモータ装置の交換タイミングを通知することが可能となる。また、サーボモータ装置を搭載するロボット装置等のメインコントローラ側でなく、サーボモータ装置において自身の寿命予測が行われる。
ここで検出情報を用いて算出されるパラメータは、例えばトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数、バックラッシ量、エネルギー効率、高周波振動係数、固有振動数、発熱係数、放熱係数、及び減速機の最大静止摩擦力などである。
また寿命予測情報とは、直近の検出情報を取得した時点からサーボモータ装置が寿命を迎えると予測される時点までの期間（以下、余寿命期間とも表記する。）を示す情報である。
これにより、サーボモータ装置が寿命となる前に、ユーザにサーボモータ装置の交換タイミングを通知することが可能となる。また、サーボモータ装置を搭載するロボット装置等のメインコントローラ側でなく、サーボモータ装置において自身の寿命予測が行われる。
ここで検出情報を用いて算出されるパラメータは、例えばトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数、バックラッシ量、エネルギー効率、高周波振動係数、固有振動数、発熱係数、放熱係数、及び減速機の最大静止摩擦力などである。
また寿命予測情報とは、直近の検出情報を取得した時点からサーボモータ装置が寿命を迎えると予測される時点までの期間（以下、余寿命期間とも表記する。）を示す情報である。
【0007】
上記した本発明に係るサーボモータ装置において、所定数値範囲ごとに設けられた格納領域に前記検出情報が記録されるメモリ部を備え、前記メモリ部には、格納領域のうち前記所定数値範囲に対応する記録領域に前記検出情報が記録されることが考えられる。
これにより、所定数値範囲に含まれる複数の検出情報がまとめて記録される。
これにより、所定数値範囲に含まれる複数の検出情報がまとめて記録される。
【0008】
上記した本発明に係るサーボモータ装置において、前記メモリ部には、前記対応する記録領域に既に記録された値との間で平均化処理が施された前記検出情報が記録されることが考えられる。
これにより、記録される検出情報の値が、格納領域の所定数値範囲の中央で検出される値に近づく。
これにより、記録される検出情報の値が、格納領域の所定数値範囲の中央で検出される値に近づく。
【0009】
本発明に係る制御方法は、駆動力を発生させるモータ部と、前記モータ部の回転を減速して出力する減速機と、を備えた、ロボットの関節を駆動するための関節ユニットとしてのサーボモータ装置の制御方法であって、前記モータ部の動作に関する検出情報を取得する処理と、前記検出情報を用いて算出したパラメータの時系列における変化に基づいて推定される前記パラメータの推移を示す曲線を生成し、前記生成した曲線に基づいて自身の寿命予測情報を算出する処理と、をサーボモータ装置が実行する。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、サーボモータ装置の取り換えの際に生じるダウンタイムを短縮させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明の実施の形態におけるサーボモータ装置の構成を示す図である。
【図2】本実施の形態のメモリ部の格納領域の概念図である。
【図3】本実施の形態の制御装置の実行する処理のフローチャートを示す図である。
【図4】本実施の形態の制御装置の実行する処理のフローチャートを示す図である。
【図5】本実施の形態の寿命予測情報の算出機能についての概念図である。
【図6】本実施の形態のメモリ部の格納領域の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明の実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．サーボモータ装置の構成＞
＜２．検出情報の記録処理例＞
＜３．寿命予測情報の算出処理例＞
＜４．まとめ及び変形例＞
＜１．サーボモータ装置の構成＞
＜２．検出情報の記録処理例＞
＜３．寿命予測情報の算出処理例＞
＜４．まとめ及び変形例＞
【0013】
本実施の形態について図１から図６を参照して説明する。図面は、説明にあたり必要と認められる要部及びその周辺の構成を抽出して示している。また図面は模式的なものであり、図面に記載された各構造の寸法、比率等は一例に過ぎない。従って、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲であれば設計などに応じて種々な変更が可能である。
【0014】
＜１．サーボモータ装置の構成＞
図１は、本実施の形態のサーボモータ装置１の構成例を示している。
サーボモータ装置１は、例えば人と同じ空間で作業を行う協働ロボットの関節を駆動するための関節ユニットとして、協働ロボットに搭載される。サーボモータ装置１は、例えば協働ロボットのメインコントローラからの制御信号や、サーボモータ装置１に記録されたプログラムに基づいて動作する。
図１は、本実施の形態のサーボモータ装置１の構成例を示している。
サーボモータ装置１は、例えば人と同じ空間で作業を行う協働ロボットの関節を駆動するための関節ユニットとして、協働ロボットに搭載される。サーボモータ装置１は、例えば協働ロボットのメインコントローラからの制御信号や、サーボモータ装置１に記録されたプログラムに基づいて動作する。
【0015】
なお、サーボモータ装置１は、協働ロボット等の関節アームロボットの他にも多様なロボットに搭載することができる。サーボモータ装置１は、例えばサービスロボットやホームロボット等、具体的には移動ロボットや搭乗型ロボット、運搬ロボット、サーボモータ装置１を１又は複数組み合わせて動作する動作ユニット、開閉装置など、様々なロボットに搭載することができる。
【0016】
サーボモータ装置１は、制御装置２、モータ部３、減速機４、各種センサ類５、及びメモリ部６を有する。
【0017】
制御装置２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えたマイクロコンピュータを有して構成され、ＣＰＵがプログラムに従った処理を実行することで制御装置２の動作を制御する。
制御装置２は、動作制御部２１、検出部２２、記録制御部２３、及び演算部２４としての機能を有する。
制御装置２は、動作制御部２１、検出部２２、記録制御部２３、及び演算部２４としての機能を有する。
【0018】
本実施の形態では、制御装置２の有する各種機能が一のＣＰＵとして構成される例について説明する。なお、制御装置２の有する各種機能の一部又は全部が、それぞれ異なるＣＰＵとして構成されていてもよい。この場合、各ＣＰＵがそれぞれの処理を並列に行うことで本実施の形態が実現される。
【0019】
制御装置２における動作制御部２１は、サーボモータ装置１を構成する各種機器の動作制御を実行する。動作制御部２１は、例えば所定の目標軌跡に応じてモータ部３や減速機４の動作制御を実行する。また動作制御部２１は、各種センサ類５からの検出情報に基づいてモータ部３や減速機４の動作制御を実行する。
動作制御部２１による制御信号は、図示しない制御装置２のインバータを介してモータ部３や減速機４に出力される。
動作制御部２１による制御信号は、図示しない制御装置２のインバータを介してモータ部３や減速機４に出力される。
【0020】
モータ部３は、動作制御部２１からの制御信号に応じて駆動する。モータ部３が駆動することで、サーボモータ装置１における駆動対象Ｔｇの動作が制御される。減速機４はモータ部３の回転を減速する。モータ部３及び減速機４はモータの回転軸と出力軸が一致しているギヤードモータである。
【0021】
モータ部３は、例えばブラシレスＤＣ（Direct Current）モータである。なお、モータ部３はブラシレスＤＣモータに限られず様々なモータを適用することができる。例えばモータ部３は、ブラシ付きＤＣモータであってもよい。
モータ部３で発生した駆動力は、モータ部３の回転を減速させる減速機４を介して協働ロボットにおける駆動対象Ｔｇに伝達される。
モータ部３で発生した駆動力は、モータ部３の回転を減速させる減速機４を介して協働ロボットにおける駆動対象Ｔｇに伝達される。
【0022】
制御装置２における検出部２２は、モータ部３の動作に関する検出情報（以下、単に検出情報とも表記する。）を取得する。検出部２２は、サーボモータ装置１に設けられた各種センサ類５からの検出情報を取得する。
【0023】
各種センサ類５は、例えば入力電圧センサ５１、入力電流センサ５２、出力電圧センサ５３、出力電流センサ５４、モータ出力軸エンコーダ５５、減速機出力軸エンコーダ５６、温度センサ５７、及びＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）５８である。
【0024】
入力電圧センサ５１は、電源ＶＤＤから制御装置２に入力される電圧を検出する。入力電圧センサ５１は、電源ＶＤＤと制御装置２の間に設けられている。入力電圧センサ５１は例えば１つ設けられる。
【0025】
入力電流センサ５２は、電源ＶＤＤから制御装置２に入力される電流を検出する。入力電流センサ５２は、電源ＶＤＤと制御装置２の間に設けられている。入力電流センサ５２は例えば１つ設けられている。
【0026】
出力電圧センサ５３は、検出情報として制御装置２からモータ部３に出力される電圧を検出する。また出力電圧センサ５３は、モータ部３の回転中にインバータの駆動を切断することで逆起電力を検出情報として検出する。
【0027】
出力電圧センサ５３は、制御装置２とモータ部３の間に設けられている。
モータ部３がブラシレスＤＣモータの場合、出力電圧センサ５３は３つ設けられる。なお、出力電圧センサ５３の個数はモータ部３の種別により異なり、例えばモータ部３がブラシ付きＤＣモータの場合、出力電圧センサ５３を１つ設ければよい。
モータ部３がブラシレスＤＣモータの場合、出力電圧センサ５３は３つ設けられる。なお、出力電圧センサ５３の個数はモータ部３の種別により異なり、例えばモータ部３がブラシ付きＤＣモータの場合、出力電圧センサ５３を１つ設ければよい。
【0028】
出力電流センサ５４は、制御装置２からモータ部３に出力される電流を検出情報として検出する。
出力電流センサ５４は、制御装置２とモータ部３の間に設けられている。モータ部３がブラシレスＤＣモータの場合、出力電流センサ５４は３つ設けられる。なお、出力電流センサ５４の個数はモータ部３の種別により異なり、例えばモータ部３がブラシ付きＤＣモータの場合、出力電流センサ５４を１つ設ければよい。
出力電流センサ５４は、制御装置２とモータ部３の間に設けられている。モータ部３がブラシレスＤＣモータの場合、出力電流センサ５４は３つ設けられる。なお、出力電流センサ５４の個数はモータ部３の種別により異なり、例えばモータ部３がブラシ付きＤＣモータの場合、出力電流センサ５４を１つ設ければよい。
【0029】
モータ出力軸エンコーダ５５は、検出情報としてモータ部３の出力軸（以下、モータ出力軸とも表記する。）の回転角度及び角速度を検出する。モータ出力軸エンコーダ５５は、モータ出力軸に設けられている。
【0030】
減速機出力軸エンコーダ５６は、検出情報として減速機４の出力軸（以下、減速機出力軸とも表記する。）の回転角度及び角速度を検出する。減速機出力軸エンコーダ５６は、減速機出力軸に設けられている。
【0031】
温度センサ５７は、モータ部３に設けられており、検出情報としてモータ部３の温度を検出する。
【0032】
ＩＭＵ５８は、搭載された加速度センサやジャイロセンサからサーボモータ装置１の対地角度を検出情報として検出する。ＩＭＵ５８をサーボモータ装置１に搭載することで、サーボモータ装置１の協働ロボットへの取り付け角度に関わらずサーボモータ装置１の対地角度を検出することができる。
またＩＭＵ５８は、モータ部３の回転から生じるサーボモータ装置１の振動を検出情報として検出する。
またＩＭＵ５８は、モータ部３の回転から生じるサーボモータ装置１の振動を検出情報として検出する。
【0033】
各種センサ類５は、上記のような検出情報をセンサごとに取得し、当該取得した検出情報を制御装置２に供給する。即ち、外部機器等をサーボモータ装置１に取り付けることなく、サーボモータ装置１に設けられた各種センサ類５により寿命予測に用いられる検出情報を取得することができる。
【0034】
制御装置２における記録制御部２３は、検出部２２が取得した検出情報をメモリ部６に記録させる。メモリ部６は、例えばＲＡＭとして構成される。
なお、メモリ部６は、メモリカードや光ディスク、磁気テープ等のように着脱可能な記録メディアであってもよく、固定タイプのＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体メモリモジュール等であってもよい。またメモリ部６は、制御装置２に設けられていてもよい。例えば制御装置２のＲＡＭがメモリ部６として機能してもよい。
なお、メモリ部６は、メモリカードや光ディスク、磁気テープ等のように着脱可能な記録メディアであってもよく、固定タイプのＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体メモリモジュール等であってもよい。またメモリ部６は、制御装置２に設けられていてもよい。例えば制御装置２のＲＡＭがメモリ部６として機能してもよい。
【0035】
メモリ部６には、検出情報を記録するための格納領域が、検出情報の種別に応じた多次元配列に設けられている。当該格納領域には、検出情報が所定数値範囲ごとに記録される。
【0036】
メモリ部６の格納領域は、例えば図２に示すような二次元配列にて形成される。図２では、例えば列をモータ軸の角加速度として約３３３ｒａｄ／ｓ2ごとに分割し、行をモータ軸の角速度として約１６６ｒａｄ／ｓごとに分割する。そして分割された各セルには、各セルの角加速度と角速度の所定数値範囲に対応する電流値が記録される。
このような手法により、各種センサ類５から取得した検出情報はメモリ部６に記録される。検出情報の記録手法の詳細については後述する。
なお、図２では一例として二次元配列の例を示したが、メモリ部６の格納領域は、検出情報の数に応じて三次元配列以上の多次元配列として形成することもできる。
このような手法により、各種センサ類５から取得した検出情報はメモリ部６に記録される。検出情報の記録手法の詳細については後述する。
なお、図２では一例として二次元配列の例を示したが、メモリ部６の格納領域は、検出情報の数に応じて三次元配列以上の多次元配列として形成することもできる。
【0037】
制御装置２における演算部２４は、各種センサ類５による検出情報をメモリ部６から取得する。演算部２４は、取得した検出情報に基づいて、サーボモータ装置１の寿命予測に用いられる寿命予測用パラメータを算出（同定）する。
【0038】
寿命予測用パラメータは、例えばトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数、バックラッシ量、エネルギー効率、高周波振動係数、固有振動数、発熱係数、放熱係数、及び減速機４の最大静止摩擦力などの物理量により示される値である。各種寿命予測用パラメータの算出手法の詳細については後述する。
【0039】
また演算部２４は、算出した寿命予測用パラメータに基づいてサーボモータ装置１の寿命予測情報を算出する。
演算部２４は、上記した寿命予測用パラメータに基づいてサーボモータ装置１の寿命予測情報を算出する。なお、演算部２４は、上記した各種寿命予測用パラメータのうち、少なくとも１つの値を算出すればサーボモータ装置１の寿命予測を行うことができる。
演算部２４は、上記した寿命予測用パラメータに基づいてサーボモータ装置１の寿命予測情報を算出する。なお、演算部２４は、上記した各種寿命予測用パラメータのうち、少なくとも１つの値を算出すればサーボモータ装置１の寿命予測を行うことができる。
【0040】
制御装置２は、例えば協働ロボットのメインコントローラに無線通信又は有線通信を介して算出した寿命予測情報を送信する。
メイコントローラは、制御装置２から受信した寿命予測情報に基づいて、サーボモータ装置１が製品寿命を迎える前に、そろそろサーボモータ装置１が寿命となること（交換推奨タイミングであること）をユーザが認識できるように提示させる。
メイコントローラは、制御装置２から受信した寿命予測情報に基づいて、サーボモータ装置１が製品寿命を迎える前に、そろそろサーボモータ装置１が寿命となること（交換推奨タイミングであること）をユーザが認識できるように提示させる。
【0041】
交換推奨タイミングからサーボモータ装置１の寿命までにはある程度の期間が設けられているため、交換推奨タイミングであることを確認したユーザは、交換対象となるサーボモータ装置１を手配するなどの交換準備を行う。これによりサーボモータ装置１の交換までの期間を確保することができるので、サーボモータ装置１が寿命を迎える前に代わりのサーボモータ装置１を用意することができる。これにより、サーボモータ装置１を取り換える際に生じうるダウンタイムを短縮することができる。
【0042】
＜２．検出情報の記録処理例＞
本実施の形態を実現するために制御装置２が実行する検出情報の記録処理例について図３を参照して説明する。
本実施の形態を実現するために制御装置２が実行する検出情報の記録処理例について図３を参照して説明する。
【0043】
まずステップＳ１０１において、制御装置２は、上述した各種センサ類５から検出情報を取得する。各種センサ類５と取得する検出情報の対応関係は例えば以下の通りである。
・入力電圧センサ５１ 制御装置２に入力される電圧
・入力電流センサ５２ 制御装置２に入力される電流
・出力電圧センサ５３ 逆起電力、及びモータ部３に出力される電圧
・出力電流センサ５４ モータ部３に出力される電流
・モータ出力軸エンコーダ５５ モータ出力軸の回転角度及び角速度
・減速機出力軸エンコーダ５６ 減速機出力軸の回転角度及び角速度
・温度センサ５７ モータ部３の温度
・ＩＭＵ５８ サーボモータ装置１の対地角度、及びサーボモータ装置１の振動
・入力電圧センサ５１ 制御装置２に入力される電圧
・入力電流センサ５２ 制御装置２に入力される電流
・出力電圧センサ５３ 逆起電力、及びモータ部３に出力される電圧
・出力電流センサ５４ モータ部３に出力される電流
・モータ出力軸エンコーダ５５ モータ出力軸の回転角度及び角速度
・減速機出力軸エンコーダ５６ 減速機出力軸の回転角度及び角速度
・温度センサ５７ モータ部３の温度
・ＩＭＵ５８ サーボモータ装置１の対地角度、及びサーボモータ装置１の振動
【0044】
次のステップＳ１０２において、制御装置２は、メモリ部６の格納領域における検出情報を記録するための記録領域を設定する。格納領域は、図２に示すように所定数値範囲ごとに区切られた複数のセルを有している。制御装置２は、格納領域のうち、検出情報が含まれる所定数値範囲のセルを記録領域として設定する。
【0045】
続いてステップＳ１０３において、制御装置２は、設定した記録領域に記録されていた検出情報と、これから記録する検出情報とについて平均化処理を施す。
そしてステップＳ１０４において、制御装置２は、平均化処理を施した検出情報を記録領域に記録する。
そしてステップＳ１０４において、制御装置２は、平均化処理を施した検出情報を記録領域に記録する。
【0046】
【0047】
＜３．寿命予測情報の算出処理例＞
本実施の形態を実現するために制御装置２が実行する寿命予測情報の算出処理例について図４を参照して説明する。
本実施の形態を実現するために制御装置２が実行する寿命予測情報の算出処理例について図４を参照して説明する。
【0048】
まずステップＳ２０１において、制御装置２は、各種センサ類５による検出情報をメモリ部６から取得する。そしてステップＳ２０２において、制御装置２は、取得した検出情報に基づいて、サーボモータ装置１の寿命予測に用いられる寿命予測用パラメータを算出（同定）する。
【0049】
寿命予測用パラメータは、例えばトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数、バックラッシ量、エネルギー効率、高周波振動係数、固有振動数、発熱係数、放熱係数、及び減速機４の最大静止摩擦力などである。
以下、各パラメータの同定手法について説明する。
以下、各パラメータの同定手法について説明する。
【0050】
（１）トルク定数
制御装置２は、出力電圧センサ５３により検出した逆起電力と、モータ出力軸エンコーダ５５により検出したモータ出力軸の角速度とを検出情報としてメモリ部６から取得する。制御装置２は、下記［式１］により値ω+を定義し、トルク定数を同定する。
制御装置２は、出力電圧センサ５３により検出した逆起電力と、モータ出力軸エンコーダ５５により検出したモータ出力軸の角速度とを検出情報としてメモリ部６から取得する。制御装置２は、下記［式１］により値ω+を定義し、トルク定数を同定する。
【0051】
【数1】
【0052】
上記［式１］における各記号の意味は以下の通りである。
・Ｖrms 逆起電力
・ω モータ出力軸の角速度
・ｋv 逆起電力定数
・ｋt トルク定数
・Ｖrms 逆起電力
・ω モータ出力軸の角速度
・ｋv 逆起電力定数
・ｋt トルク定数
【0053】
制御装置２は、複数の異なる角速度と逆起電力の測定データセットに基づき、疑似逆行列を用いることで逆起電力定数を同定する。逆起電力定数とトルク定数は同値となるため、制御装置２は、逆起電力定数を同定することでトルク定数を同定する。
なお、値ωについては、モータ出力軸の角速度の代わりに減速機出力軸エンコーダ５６により検出された減速機出力軸の角速度を用いることができる。これによっても同様にトルク定数を同定することができる。
なお、値ωについては、モータ出力軸の角速度の代わりに減速機出力軸エンコーダ５６により検出された減速機出力軸の角速度を用いることができる。これによっても同様にトルク定数を同定することができる。
【0054】
（２）慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数の同定
制御装置２は、出力電圧センサ５３により検出した逆起電力と、出力電流センサ５４により検出した電流と、モータ出力軸エンコーダ５５により検出したモータ出力軸の回転角度及び角速度と、ＩＭＵ５８により検出したサーボモータ装置１の対地角度とを検出情報としてメモリ部６から取得する。
制御装置２は、出力電圧センサ５３により検出した逆起電力と、出力電流センサ５４により検出した電流と、モータ出力軸エンコーダ５５により検出したモータ出力軸の回転角度及び角速度と、ＩＭＵ５８により検出したサーボモータ装置１の対地角度とを検出情報としてメモリ部６から取得する。
【0055】
また制御装置２は、上記［式１］によりトルク定数を同定する。
制御装置２は、下記［式２］を変形した［式３］に基づいて慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数を同定する。
制御装置２は、下記［式２］を変形した［式３］に基づいて慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数を同定する。
【0056】
【数2】
【0057】
【数3】
【0058】
上記［式２］及び［式３］における各記号の意味は以下の通りである。
・ω モータ出力軸の角速度
・ｋt トルク定数
・ｓｉｇｎ（ω） 角速度の値に対しその符号に応じて１、－１、０の何れかを返す関数
・θ モータ出力軸の対地角度
・Ｊ 慣性モーメント
・Ｂ 粘性抵抗
・Ｃ 静摩擦係数
・Ｄ，Ｅ 重力影響係数
・Ｉ モータ部３に流れる電流
・ω モータ出力軸の角速度
・ｋt トルク定数
・ｓｉｇｎ（ω） 角速度の値に対しその符号に応じて１、－１、０の何れかを返す関数
・θ モータ出力軸の対地角度
・Ｊ 慣性モーメント
・Ｂ 粘性抵抗
・Ｃ 静摩擦係数
・Ｄ，Ｅ 重力影響係数
・Ｉ モータ部３に流れる電流
【0059】
ここでモータ出力軸の対地角度は、モータ出力軸の回転角度とサーボモータ装置１の対地角度とを加算することで算出される。
また上記［式２］及び［式３］における（ｄ／ｄｔ）ωは、モータ出力軸エンコーダ５５で検出されるモータ出力軸の角速度の時間微分により算出される。なお、測定された角速度のノイズ成分を除去せずに微分すると（ｄ／ｄｔ）ωの値が真値とかけ離れてしまう。そのため、制御装置２は、測定された角速度のデータを例えばＳＧ（Savitzky Golay）法によるノイズ処理を行いながら微分する。
なお、値ωについては、モータ出力軸の角速度の代わりに減速機出力軸エンコーダ５６により検出された減速機出力軸の角速度を用いることもできる。これによっても同様にトルク定数を同定することができる。このとき値θは、減速機出力軸の回転角度とサーボモータ装置１の対地角度とを加算することで算出される。
また上記［式２］及び［式３］における（ｄ／ｄｔ）ωは、モータ出力軸エンコーダ５５で検出されるモータ出力軸の角速度の時間微分により算出される。なお、測定された角速度のノイズ成分を除去せずに微分すると（ｄ／ｄｔ）ωの値が真値とかけ離れてしまう。そのため、制御装置２は、測定された角速度のデータを例えばＳＧ（Savitzky Golay）法によるノイズ処理を行いながら微分する。
なお、値ωについては、モータ出力軸の角速度の代わりに減速機出力軸エンコーダ５６により検出された減速機出力軸の角速度を用いることもできる。これによっても同様にトルク定数を同定することができる。このとき値θは、減速機出力軸の回転角度とサーボモータ装置１の対地角度とを加算することで算出される。
【0060】
値Ｊ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは、モータ部３固有のパラメータであり未知であるため、複数の測定データから下記［式４］によりこれらが同定される。
【0061】
【数4】
【0062】
トルク定数の値ｋtは上記［式１］から既知であるため、制御装置２は、上記［式４］により値Ｗ，Ｘ，Ｗ+を定義し、値Ｊ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを同定する。
【0063】
（３）バックラッシ量
制御装置２は、モータ出力軸エンコーダ５５により検出したモータ出力軸の回転角度と、減速機出力軸エンコーダ５６により検出した減速機出力軸の回転角度とを検出情報としてメモリ部６から取得する。
制御装置２は、下記［式５］によりバックラッシ量を同定する。
制御装置２は、モータ出力軸エンコーダ５５により検出したモータ出力軸の回転角度と、減速機出力軸エンコーダ５６により検出した減速機出力軸の回転角度とを検出情報としてメモリ部６から取得する。
制御装置２は、下記［式５］によりバックラッシ量を同定する。
【0064】
【数5】
【0065】
上記［式５］における各記号の意味は以下の通りである。
・θL 減速機出力軸の回転角度
・θM モータ出力軸の回転角度
・ｊθ バックラッシ量
・ｎ 減速比
回転角度の測定は複数の角度で行い、最小二乗法で一意の値に決定する。
・θL 減速機出力軸の回転角度
・θM モータ出力軸の回転角度
・ｊθ バックラッシ量
・ｎ 減速比
回転角度の測定は複数の角度で行い、最小二乗法で一意の値に決定する。
【0066】
（４）エネルギー効率
ここでのエネルギー効率は、制御装置２のインバータ効率とモータ部３のモータ効率である。
まずインバータ効率の同定手法について説明する。
制御装置２は、インバータ効率を同定するにあたり、入力電圧センサ５１により検出された制御装置２への入力電圧と、入力電流センサ５２により検出された制御装置２への入力電流と、出力電圧センサ５３により検出されたモータ部３への出力電圧と、出力電流センサ５４により検出されたモータ部３への出力電流とを検出情報としてメモリ部６から取得する。
ここでのエネルギー効率は、制御装置２のインバータ効率とモータ部３のモータ効率である。
まずインバータ効率の同定手法について説明する。
制御装置２は、インバータ効率を同定するにあたり、入力電圧センサ５１により検出された制御装置２への入力電圧と、入力電流センサ５２により検出された制御装置２への入力電流と、出力電圧センサ５３により検出されたモータ部３への出力電圧と、出力電流センサ５４により検出されたモータ部３への出力電流とを検出情報としてメモリ部６から取得する。
【0067】
制御装置２は、制御装置２への入力電圧及び入力電流からインバータ入力エネルギーを算出する。また制御装置２は、モータ部３ヘの出力電圧及び入力電流からインバータ出力エネルギーを算出する。
そして制御装置２は、下記［式６］により値Ｗ+ inを定義し、インバータ効率を同定する。なお、インバータ効率は出力値によって変化するため、制御装置２は、出力エネルギーが任意の値のときの入力エネルギーを複数回測定する。
そして制御装置２は、下記［式６］により値Ｗ+ inを定義し、インバータ効率を同定する。なお、インバータ効率は出力値によって変化するため、制御装置２は、出力エネルギーが任意の値のときの入力エネルギーを複数回測定する。
【0068】
【数6】
【0069】
上記［式６］における各記号の意味は以下の通りである。
・Ｗin インバータ入力エネルギー
・Ｗout_inv インバータ出力エネルギー
・ηinv インバータ効率
・Ｗin インバータ入力エネルギー
・Ｗout_inv インバータ出力エネルギー
・ηinv インバータ効率
【0070】
次にモータ効率の同定手法について説明する。
まず制御装置２は、下記［式７］によりモータ出力エネルギーを算出する。
まず制御装置２は、下記［式７］によりモータ出力エネルギーを算出する。
【0071】
【数7】
【0072】
上記［式７］における各記号の意味は以下の通りである。
・Ｗout モータ出力エネルギー
・Ｋt トルク定数
・Ｉ モータ部３に流れる電流
・ω モータ出力軸の角速度
トルク定数Ｋtは上記［式１］と同様の手法により算出される。
・Ｗout モータ出力エネルギー
・Ｋt トルク定数
・Ｉ モータ部３に流れる電流
・ω モータ出力軸の角速度
トルク定数Ｋtは上記［式１］と同様の手法により算出される。
【0073】
またモータ入力エネルギーはインバータ出力エネルギーと同値であるため、制御装置２は、下記［式８］及び［式９］により値Ｗ+
in_motを定義し、モータ入力エネルギーを算出する。
【0074】
【数8】
【0075】
上記［式８］における各記号の意味は以下の通りである。
・Ｗout モータ出力エネルギー
・Ｗin_mot モータ入力エネルギー
モータ出力エネルギーの値Ｗoutは、上記［式７］により算出される。
・Ｗout モータ出力エネルギー
・Ｗin_mot モータ入力エネルギー
モータ出力エネルギーの値Ｗoutは、上記［式７］により算出される。
【0076】
制御装置２は、複数回測定したモータ出力エネルギーとモータ入力エネルギーを用いて、下記［式９］によりモータ効率を同定する。
【0077】
【数9】
【0078】
上記［式９］における各記号の意味は以下の通りである。
・Ｗout モータ出力エネルギー
・Ｗin_mot モータ入力エネルギー
・ηmot インバータ効率
モータ出力エネルギーの値Ｗoutは、上記［式７］から算出される。またモータ入力エネルギーの値Ｗin_motは、上記［式８］から算出される。
・Ｗout モータ出力エネルギー
・Ｗin_mot モータ入力エネルギー
・ηmot インバータ効率
モータ出力エネルギーの値Ｗoutは、上記［式７］から算出される。またモータ入力エネルギーの値Ｗin_motは、上記［式８］から算出される。
【0079】
（５）高周波振動係数、固有振動数
制御装置２は、高周波振動係数及び固有振動数を同定するにあたり、ＩＭＵ５８から検出されたサーボモータ装置１の振動情報を検出情報としてメモリ部６から取得する。
制御装置２は、高周波振動係数及び固有振動数を同定するにあたり、ＩＭＵ５８から検出されたサーボモータ装置１の振動情報を検出情報としてメモリ部６から取得する。
【0080】
制御装置２は、取得した振動情報についてＦＦＴ（Fast Fourier Transform）解析を行うことで、回転数に対しての振動周波数の高波長の振幅から、それぞれの高波長に対する振動係数（高波長振動係数）を同定する。
【0081】
また制御装置２は、モータ部３の回転数を変化させながら振動を測定することで、負荷を含めたサーボモータ装置１の固有振動数を推定する。
【0082】
（６）発熱係数、放熱係数
制御装置２は、モータ部３の発熱係数及び放熱係数を同定するにあたり、温度センサ５７から検出されたモータ部３の温度を検出情報としてメモリ部６から取得する。
制御装置２は、モータ部３の発熱係数及び放熱係数を同定するにあたり、温度センサ５７から検出されたモータ部３の温度を検出情報としてメモリ部６から取得する。
【0083】
モータ部３の発熱要因は、主にモータの銅損と鉄損、そして減速機４での摩擦による発熱である。そのため、発熱量を決定する要因は電流とモータの回転速度となる。またモータの鉄損のヒステリシス損と渦電流損は、コイルに流れる電流の周波数により変化し、当該コイルに流れる周波数はブラシレスＤＣモータ（モータ部３）においてはモータの回転数と比例する。従って、制御装置２は、下記［式１０］により、モータ部３の発熱係数及び放熱係数を同定する。
【0084】
【数10】
【0085】
上記［式１０］における各記号の意味は以下の通りである。
・Ｔn 現在のモータ部３の温度
・Ｔn-1 前回検出されたモータ部３の温度
・Ｔ0 大気温度
・Ｒa モータの抵抗値
・Ｋe 渦電流損係数
・Ｋa 速度比例損失係数
・Ｋb モータ部３の放熱係数
ここでの大気温度は、モータが停止した状態で十分な時間が経過した後のモータ部３の温度である。また速度比例損失係数の値Ｋaは、摩擦による損失とヒステリシス損とを加算した値である。
なお、摩擦による発熱が支配的である場合には、上記［式１０］において値Ｋe，値Ｋbの項のみでも近似することができる。また同様に使用領域の回転数が低く電流による発熱が支配的である場合には、値Ｒa，値Ｋbの項のみで近似することができる。
・Ｔn 現在のモータ部３の温度
・Ｔn-1 前回検出されたモータ部３の温度
・Ｔ0 大気温度
・Ｒa モータの抵抗値
・Ｋe 渦電流損係数
・Ｋa 速度比例損失係数
・Ｋb モータ部３の放熱係数
ここでの大気温度は、モータが停止した状態で十分な時間が経過した後のモータ部３の温度である。また速度比例損失係数の値Ｋaは、摩擦による損失とヒステリシス損とを加算した値である。
なお、摩擦による発熱が支配的である場合には、上記［式１０］において値Ｋe，値Ｋbの項のみでも近似することができる。また同様に使用領域の回転数が低く電流による発熱が支配的である場合には、値Ｒa，値Ｋbの項のみで近似することができる。
【0086】
（７）減速機４の最大静止摩擦力
制御装置２は、出力電流センサ５４、減速機出力軸エンコーダ５６、温度センサ５７、ＩＭＵ５８などからの検出情報を取得する。なお、制御装置２は、減速機出力軸エンコーダ５６の代わりにモータ出力軸エンコーダ５５からの検出情報を取得してもよい。
制御装置２は、出力電流センサ５４、減速機出力軸エンコーダ５６、温度センサ５７、ＩＭＵ５８などからの検出情報を取得する。なお、制御装置２は、減速機出力軸エンコーダ５６の代わりにモータ出力軸エンコーダ５５からの検出情報を取得してもよい。
【0087】
制御装置２は、モータ部３に出力する電流（モータ電流）を慣性の影響を無視できるほど穏やかに「０」の値から上昇させる。そして制御装置２は、減速機出力軸エンコーダ５６が回転し始めるまでモータ電流を上昇させる。このとき制御装置２は、減速機出力軸エンコーダ５６の回転の開始時のモータ電流値を出力電流センサ５４から取得し、メモリ部６に記録させる。
制御装置２は、上記の一連の処理を複数の減速機出力軸の位置で、出力軸の正転方向及び逆転方向の両方向で実行し、出力軸の角度θごとにおけるモータ電流値を取得し、メモリ部６に記録させる。
制御装置２は、上記の一連の処理を複数の減速機出力軸の位置で、出力軸の正転方向及び逆転方向の両方向で実行し、出力軸の角度θごとにおけるモータ電流値を取得し、メモリ部６に記録させる。
【0088】
制御装置２は、下記［式１１］により、減速機４の最大静止摩擦力を同定する。このとき制御装置２は、減速機４の最大静止摩擦力を同定するにあたり、メモリ部６に記録された角度θ、電流値やトルク定数を用いる。なお、トルク定数は、例えば上記［式１］から同定される。
【0089】
【数11】
【0090】
上記［式１１］における各記号の意味は以下の通りである。
・τsmax 最大静止摩擦力
・τmot 回転開始時のモータトルク
・τg 偏心負荷により発生した鉛直下向きの力
・τsmax 最大静止摩擦力
・τmot 回転開始時のモータトルク
・τg 偏心負荷により発生した鉛直下向きの力
【0091】
以上の手法により、制御装置２はステップＳ２０２において、各種の寿命予測用パラメータを同定する。なお、制御装置２は、各種寿命予測用パラメータの全てを同定してもよいし、任意の一部のパラメータのみを同定することとしてもよい。何れの寿命予測用パラメータを同定するかは、あらかじめ任意に設定することができる。
【0092】
続いてステップＳ２０３において、制御装置２は、算出（同定）した寿命予測用パラメータの時系列における推移に基づいて近似曲線を生成する。そしてステップＳ２０４において、制御装置２は、生成した近似曲線に基づいて自身の寿命予測情報を算出する。
制御装置２は、同定した寿命予測用パラメータごとに、近似曲線を生成し、寿命予測情報を算出する。
制御装置２は、同定した寿命予測用パラメータごとに、近似曲線を生成し、寿命予測情報を算出する。
【0093】
【0094】
まず制御装置２は、ステップＳ２０２で同定した寿命予測用パラメータを時系列ごとにマッピングする（データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，・・・Ｄｎ）。ここでデータＤｎは同定された直近（最新）の寿命予測用パラメータである。
【0095】
制御装置２は、マッピングされた寿命予測用パラメータ（データＤ１から最新データＤｎまでのパラメータ）の推移から将来の寿命予測用パラメータの推移を推定した近似曲線を生成する。
【0096】
制御装置２は、最新データＤｎをマッピングした時点から、生成した近似曲線とサーボモータ装置１の寿命を示す寿命閾値ｔｈとの交わる時点までの余寿命期間ＲＴを寿命予測情報として算出する。
【0097】
マッピングされた各寿命予測用パラメータには、同定の際に生じる誤差が含まれている。そのため制御装置２は、当該誤差を考慮した近似曲線ＡＣ１，ＡＣ２を生成する。
このとき近似曲線ＡＣ１が寿命閾値ｔｈとの交わる時点から、近似曲線ＡＣ２が寿命閾値ｔｈと交わる時点までの範囲を誤差範囲ＥＲとする。この場合において、近似曲線ＡＣ１と近似曲線ＡＣ２の中央値となる近似曲線ＡＣ３に基づく寿命期間ＲＴの確度が最も高い。しかしながら、寿命予測用パラメータの同定の際に生じる誤差を考慮すると、誤差範囲ＥＲを含めて寿命予測情報を算出することが望ましい。
なお、近似曲線の次数等は、同定した寿命予測用パラメータの推移に近似するものに任意に設計される。
このとき近似曲線ＡＣ１が寿命閾値ｔｈとの交わる時点から、近似曲線ＡＣ２が寿命閾値ｔｈと交わる時点までの範囲を誤差範囲ＥＲとする。この場合において、近似曲線ＡＣ１と近似曲線ＡＣ２の中央値となる近似曲線ＡＣ３に基づく寿命期間ＲＴの確度が最も高い。しかしながら、寿命予測用パラメータの同定の際に生じる誤差を考慮すると、誤差範囲ＥＲを含めて寿命予測情報を算出することが望ましい。
なお、近似曲線の次数等は、同定した寿命予測用パラメータの推移に近似するものに任意に設計される。
【0098】
以上より、近似曲線の推移に基づいて寿命予測情報を算出することで、機械学習を用いた寿命予測の手法と比べて開発段階で取得する必要があるデータ量を削減することができる。
【0099】
ステップＳ２０４の処理の後、制御装置２は図４の処理を終了する。制御装置２は、図３の処理を協働ロボットの動作中に繰り返し実行する。
なお、制御装置２は、図４の処理を協働ロボットの作業中に実行してもよいし、協働ロボットの主電源をオンにした際の暖機運転などの準備運動期間中に当該処理を実行することとしてもよい。
なお、制御装置２は、図４の処理を協働ロボットの作業中に実行してもよいし、協働ロボットの主電源をオンにした際の暖機運転などの準備運動期間中に当該処理を実行することとしてもよい。
【0100】
また制御装置２は、検出情報の記録処理（図３）と寿命予測用パラメータの算出処理（図４）を異なるタイミングで実行することができる。例えば制御装置２は、協働ロボットの作業中に検出情報の記録処理を実行し、協働ロボットの作業終了後や暖機運転などの準備運動期間中に寿命予測用パラメータの算出処理を実行することができる。また制御装置２は、検出情報の記録処理と寿命予測用パラメータの算出処理を例えば協働ロボットの動作中などに連続して実行することとしてもよい。
以上により、サーボモータ装置１の寿命予測時間（余寿命期間ＲＴ）が算出される。
以上により、サーボモータ装置１の寿命予測時間（余寿命期間ＲＴ）が算出される。
【0101】
＜４．まとめ及び変形例＞
以上の実施の形態の駆動力を発生させるモータ部３と、モータ部３の回転を減速して出力する減速機４と、を備えるサーボモータ装置１において、制御装置２は、モータ部３の動作に関する検出情報を取得する検出部２２と、当該検出情報を用いて算出した寿命予測用パラメータの時系列における推移に基づいて近似曲線を生成し、当該生成した近似曲線に基づいて自身の寿命予測情報（余寿命期間ＲＴ）を算出する演算部２４と、を備える（図４、図５等参照）。
これにより、サーボモータ装置１が寿命となる前に、ユーザにサーボモータ装置１の交換タイミングを通知することが可能となる。
従って、ユーザは、交換タイミングを考慮してサーボモータ装置１の補修計画を設計することが可能となり、寿命となる前にあらかじめ交換用のサーボモータ装置１を手配することができるようになる。その結果、サーボモータ装置１の取り換えの際に生じるダウンタイムを短縮させることができる。
また、近似曲線の推移に基づいて寿命予測情報を算出することで、機械学習を使用した寿命予測と比べて、開発段階で取得する必要があるデータ量を削減することができる。
以上の実施の形態の駆動力を発生させるモータ部３と、モータ部３の回転を減速して出力する減速機４と、を備えるサーボモータ装置１において、制御装置２は、モータ部３の動作に関する検出情報を取得する検出部２２と、当該検出情報を用いて算出した寿命予測用パラメータの時系列における推移に基づいて近似曲線を生成し、当該生成した近似曲線に基づいて自身の寿命予測情報（余寿命期間ＲＴ）を算出する演算部２４と、を備える（図４、図５等参照）。
これにより、サーボモータ装置１が寿命となる前に、ユーザにサーボモータ装置１の交換タイミングを通知することが可能となる。
従って、ユーザは、交換タイミングを考慮してサーボモータ装置１の補修計画を設計することが可能となり、寿命となる前にあらかじめ交換用のサーボモータ装置１を手配することができるようになる。その結果、サーボモータ装置１の取り換えの際に生じるダウンタイムを短縮させることができる。
また、近似曲線の推移に基づいて寿命予測情報を算出することで、機械学習を使用した寿命予測と比べて、開発段階で取得する必要があるデータ量を削減することができる。
【0102】
また、サーボモータ装置１を搭載する協働ロボットのメインコントローラ側でなく、サーボモータ装置１側において自身の寿命予測が行われる。
これにより、協働ロボットのメインコントローラ側の処理負担を軽減することができる。これは、例えば協働ロボットの関節ユニットとして、複数のサーボモータ装置１が取り付けられているときなどに特に有効である。
これにより、協働ロボットのメインコントローラ側の処理負担を軽減することができる。これは、例えば協働ロボットの関節ユニットとして、複数のサーボモータ装置１が取り付けられているときなどに特に有効である。
【0103】
本実施の形態のサーボモータ装置１において、制御装置２は、例えばトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数、バックラッシ量、エネルギー効率、高周波振動係数、固有振動数、発熱係数、放熱係数、及び減速機４の最大静止摩擦力の何れかの値を寿命予測用パラメータとして算出（同定）する（図４のＳ２０２等参照）。
【0104】
例えば、モータ部３や減速機４の動作制御を実行する際に用いられるトルク定数、慣性モーメント、粘性抵抗、静摩擦係数、重力影響係数を寿命予測用パラメータとしても利用することで、動作制御処理と寿命予測情報算出処理の処理効率を向上させることができる。
またエネルギー効率としてインバータ効率を同定することで、制御装置２のインバータの劣化度合いも推定することができる。
またエネルギー効率としてインバータ効率を同定することで、制御装置２のインバータの劣化度合いも推定することができる。
【0105】
本実施の形態のサーボモータ装置１は、所定数値範囲ごとに設けられた格納領域に検出情報が記録されるメモリ部６を備え、メモリ部６には、格納領域のうち所定数値範囲に対応する記録領域に検出情報が記録される（図２、図３のＳ１０２等参照）。
これにより、所定数値範囲に含まれる複数の検出情報がまとめて記録される。
従って、メモリ部６に記録されるデータ量を削減することができる。また、上記のように格納領域に検出情報を記録することで、測定した検出情報が既に記録してあるデータであるかを素早く判別することができ、多様な検出情報を最大データ数が決まった状態で記録することができる。
これにより、所定数値範囲に含まれる複数の検出情報がまとめて記録される。
従って、メモリ部６に記録されるデータ量を削減することができる。また、上記のように格納領域に検出情報を記録することで、測定した検出情報が既に記録してあるデータであるかを素早く判別することができ、多様な検出情報を最大データ数が決まった状態で記録することができる。
【0106】
なお、本実施の形態では、図２に示した格納領域の一例においては、列をモータ軸の角加速度として約３３３ｒａｄ／ｓ2ごとに、行をモータ軸の角速度として約１６６ｒａｄ／ｓごとに、均等間隔により分割するものとしたが、格納領域の分割手法は必ずしも均等に限られない。
例えば、格納領域の配列の中央付近では、モータ軸の角加速度を約３３３ｒａｄ／ｓ2よりも細分化して約２２２ｒａｄ／ｓ2ごとに分割するものとしてもよい。このように、測定する検出情報の特徴に応じて柔軟に格納領域の分割間隔を設定することができる。
例えば、格納領域の配列の中央付近では、モータ軸の角加速度を約３３３ｒａｄ／ｓ2よりも細分化して約２２２ｒａｄ／ｓ2ごとに分割するものとしてもよい。このように、測定する検出情報の特徴に応じて柔軟に格納領域の分割間隔を設定することができる。
【0107】
本実施の形態のサーボモータ装置１において、メモリ部６には、格納領域のうち所定数値範囲に対応する記録領域に既に記録された値との間で平均化処理が施された検出情報が記録される（図２、図３のＳ１０３等参照）。
これにより、記録される検出情報の値が、格納領域の分割間隔の中央で検出される値に近づく。
従って、メモリ部６から取得される検出情報の質の向上を図ることができる。
これにより、記録される検出情報の値が、格納領域の分割間隔の中央で検出される値に近づく。
従って、メモリ部６から取得される検出情報の質の向上を図ることができる。
【0108】
またサーボモータ装置１におけるメモリ部６は、格納領域のうち所定数値範囲に対応する記録領域に、該当する検出情報のデータ数がそれぞれ記録される多次元配列であってもよい。
【0109】
メモリ部６の格納領域は、例えば図６に示すような二次元配列にて形成される。図６では、例えば列をモータ軸の角加速度として約３３３ｒａｄ／ｓ2ごとに分割し、行をモータ軸の角速度として約１６６ｒａｄ／ｓごとに分割する。そして分割された各セル（記録領域）に、各セルの角加速度と角速度の所定数値範囲に該当した検出情報のデータ数が記録される。
【0110】
例えば図６では、モータ軸の角加速度が－１０００～－６６７ｒａｄ／ｓ2、かつモータ軸の角速度が－５００～－３３４ｒａｄ／ｓに該当した検出情報のデータ数が２回として記録されている。ここでは、モータ軸の角加速度が１～３３３ｒａｄ／ｓ2、かつモータ軸の角速度が１～１６６ｒａｄ／ｓの記録領域が、該当したデータ数が１８回であり最頻値とされる。
【0111】
メモリ部６に記録された各記録領域の該当データ数を取得することで、制御装置２は、最頻値の座標、標準偏差、相関係数、共分散などを算出することができる。このようにして算出された同一動作時、又は十分な回数のデータを取得したときの最頻値の座標、標準偏差、相関係数、共分散などの推移を観測することが可能となり、当該観測結果に基づいて他の寿命予測用パラメータと同様に寿命を予測することができる。
【0112】
なお、メモリ部６において、例えば三次元配列に格納されたデータ群を二次元平面的に解析する際に、制御装置２は、三次元配列のそれぞれの平面に平行に解析することも、平面に対して斜めに定義した平面で解析することもできる。
【0113】
本実施の形態におけるサーボモータ装置１の制御方法は、駆動力を発生させるモータ部３と、モータ部３の回転を減速して出力する減速機器４と、を備えるサーボモータ装置１の制御方法であって、モータ部３の動作に関する検出情報を取得する処理と当該記検出情報を用いて算出した寿命予測用パラメータの時系列における推移に基づいて近似曲線を生成し、当該生成した近似曲線に基づいて自身の寿命予測情報（余寿命期間ＲＴ）を算出する処理と、をサーボモータ装置１が実行する。
このような実施の形態としての制御方法によっても上記した実施の形態としてのサーボモータ装置１と同様の作用及び効果を得ることができる。
このような実施の形態としての制御方法によっても上記した実施の形態としてのサーボモータ装置１と同様の作用及び効果を得ることができる。
【0114】
最後に、本開示に記載された効果は例示であって限定されるものではなく、他の効果を奏するものであってもよいし、本開示に記載された効果の一部を奏するものであってもよい。
また本開示に記載された実施の形態はあくまでも一例であり、本発明の技術的範囲が上述の実施の形態に限定されることはない。従って、上述した実施の形態以外であっても本発明の技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能なことはもちろんである。なお、実施の形態で説明されている構成の組み合わせの全てが課題の解決に必須であるとは限らない。
また本開示に記載された実施の形態はあくまでも一例であり、本発明の技術的範囲が上述の実施の形態に限定されることはない。従って、上述した実施の形態以外であっても本発明の技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能なことはもちろんである。なお、実施の形態で説明されている構成の組み合わせの全てが課題の解決に必須であるとは限らない。
【符号の説明】
【0115】
１ サーボモータ装置
２ 制御装置
３ モータ部
４ 減速機
５ 各種センサ類
６ メモリ部
２１ 動作制御部
２２ 検出部
２３ 記録制御部
２４ 演算部
５１ 入力電圧センサ
５２ 入力電流センサ
５３ 出力電圧センサ
５４ 出力電流センサ
５５ モータ出力軸エンコーダ
５６ 減速機出力軸エンコーダ
５７ 温度センサ
２ 制御装置
３ モータ部
４ 減速機
５ 各種センサ類
６ メモリ部
２１ 動作制御部
２２ 検出部
２３ 記録制御部
２４ 演算部
５１ 入力電圧センサ
５２ 入力電流センサ
５３ 出力電圧センサ
５４ 出力電流センサ
５５ モータ出力軸エンコーダ
５６ 減速機出力軸エンコーダ
５７ 温度センサ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】